Looplane 的 prompt 已到 `m3-exact-edit-v4`：版本寫進 artifact，core/tool/interaction/runtime/instructions/skills/workspace/memory 以 stable/dynamic section 組裝，並加入 replace_text、unified diff、direct reply 的正反例。unit tests 已釘住結構，live eval 覆蓋仍需擴大。
Writer 預設只讀 factual query 的前 8 筆或 recommendation 的前 12 筆候選證據，引用必須使用候選集合中的 exact `source_url`；檢索為空或被判為 weak 時，prompt 要求拒絕用模型常識補答案。
Looplane 先在應用程式層解析 user 與 root-to-leaf 專案 instructions，再把 runtime、skills、workspace 與最近 20 筆 explicit memory 放進具名 prompt sections。這套流程可追蹤、可 reload，但不是 semantic memory，也不會把 repo 文字升格成 system authority。
Claude 官方架構師認證（CCAR-F）的完整備考指南：五大領域權重 27/18/20/20/15、六大考試情境抽四個、常見反模式與實際演練建議。官方規格為 60 題 / 120 分鐘 / $125 / 效期 12 個月 / 及格 720，報考限 Claude Partner Network 成員，準時續期免費且非監考。
CCAO-F 是 Anthropic 四張裡最便宜的一張（$99、60 題、120 分鐘），給的是「用 Claude 做事」而不是「寫程式串 Claude」的人。七個領域裡最重的是 Output Evaluation and Validation 21%——辨識幻覺、判斷何時需要人工複核、比較與改寫輸出；Governance, Risk, and Responsible Use 也有 15%。官方明講它不適合寫 API 或設計 agentic 系統的開發者。另有一條容易被忽略：這張不計入 Claude Partner Network 的 tier 資格，另外三張才算。
多數人以為 GenAI 證照的主軸是 prompt 寫作，但 CCAO-F 的 Prompting 只有 14%，輸出評估卻有 21%；CCDV-F 的 Prompt and Context Engineering 只有 11%。真正被考的是結構化輸出、防禦性 prompt、動態 context 注入、context 壓縮與快取、prompt 生命週期治理，以及「prompt 改了怎麼證明變好」——這六件事比較接近 context engineering 與軟體工程，而不是寫作技巧。另外沒有任何一張要你現場寫 prompt，全是選擇題，所以練「說得出為什麼」比練手感有用。最該記住的一條來自 CCAR-F：業務邏輯必須被保證時，「先改 prompt」通常是錯誤選項。
Fall 2026 把整整一週的 prompting 壓成這週的一節，換上 RePPIT（Research、Propose、Plan、Implement、Test）與 MCP。RePPIT 的兩條硬規則最值得抄：propose 一定要兩個方案、寫 code 的那個 instance 不准 review 自己的 code。MCP 那邊 Anthropic 量到把工具改成程式碼呼叫可以把 150,000 tokens 壓到 2,000。
BCG 的實驗發現一條「鋸齒狀邊界」：邊界內 AI 大幅提升顧問表現，邊界外 AI 讓結果更差，而人們會在方向盤上睡著。這一講也給了一個很有立場的判斷——盡可能避開 fine-tuning，因為等你調完，下一代模型已經打敗你 fine-tune 過的版本了。
CS230 第一講是課程總覽，但 Andrew Ng 花最多時間講的是三件事：為什麼 scaling 有效、什麼時候 prompt 就不夠用了、以及他認為「不要學寫程式」是史上最糟的職涯建議之一。
2025-11 三大實驗室聯手把先前提出的 12 種 prompt injection 防禦全部攻破。EchoLeak 的 payload 通過了微軟自己的專用分類器。所以目標不是擋住每次攻擊，是攻擊成功時活下來——而這只能在 harness 做。
把 OpenAI、Anthropic、Google 三家官方課程平台，加上 Stanford CS146S/CS336、Elements of AI、Hugging Face、MIT 6.S191、李宏毅等資源實際逐頁抓過一遍，按「不懂 AI / vibe coding / 讓它能上 production / 底層 AI」四層重排。另收 2026 年仍在更新的自學倉庫與免裝環境的互動式平台，並用「最後更新日期」篩掉星數很高但停在 2024 的名教材。結論：課幾乎全部免費，稀缺的不是課，是選課的判斷力；而第四層不會解決第三層的問題。
Loop Engineering 是設計「自動 prompt agent 的系統」而非手動 prompt 的工程實踐。Boris Cherny 跑數百個 agent、Addy Osmani 正式命名、Blake Crosley 指出驗證成本才是真正瓶頸——這篇整理一手來源、五大構建塊、適用邊界與批評觀點。
自動 prompt 優化（APO）從 APE/OPRO 演進到 GEPA：用語言反思取代稀疏 reward，少 4–35 倍 rollouts 贏過 GRPO 約 6pp。另一邊，tool description 是被忽略的 prompt——小改措辭能讓工具選用率變 10 倍，Anthropic 實測讓 Claude 自我改寫 tool description 勝過人類專家手寫。兩條線正在合流：eval-driven 的自動優化吃掉手工調 prompt。
asgeirtj/system_prompts_leaks 蒐集 40 多個 AI 助理的 system prompt 原文，從 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 到 Gemini 3.1 Pro 都有，40.3k stars、461 commits、MIT 授權。價值不在於拿到秘密，而在於把廠商的隱性政策變成可比對的工程素材——要學的是設計決定，不是文字本身。
把 tool description 從軟建議改成硬規則（白名單 + 後果說明），LLM 亂選 tool 的問題消失了；另外加 skip_signal=True 修掉 vector store 雙重 indexing。
Skill 是一個資料夾、一份 SKILL.md。三層 progressive disclosure 讓 Claude 在需要時才載入細節，避免每次對話重新解釋偏好。
Claude Code 的 45 個 tool 中，每個 prompt() 都會根據使用者類型、feature flags、系統能力動態調整。將這個模式套用到 ReAct Agent，根據 orchestrator 模型能力、locale、可用 tools 三個維度動態生成 tool description，小模型自動補 few-shot，大模型省 token。
AI 工程經歷三個階段：Prompt Engineering（寫好指令）→ Context Engineering（餵對資訊）→ Harness Engineering（設計整個工作環境）。每一次演化不是取代前者，而是在更高的抽象層級上操作。
Context Engineering 是 2025 年取代 Prompt Engineering 的核心概念：重點不再是「怎麼問」，而是「給什麼資訊」。把對的資訊在對的時機送進 context window，比換更強的模型更有效。這篇整理了定義、四大策略、實作技巧和常見失敗模式。
好的 Prompt 不是一次寫出來的，而是迭代出來的。從最簡單的 prompt 開始，用真實 case 測試，分類錯誤類型，針對性修改。本文涵蓋 System Prompt 三段式結構、推理框架選擇、Few-shot 最佳化、Token 預算管理和六個常見錯誤。
搜尋找到了正確的文件，但 LLM 的回答還是不好——很多時候問題在 Prompt 設計。System prompt 結構、context 排版、指令語言都會影響輸出品質。